كيفية حساب توقعات باستخدام المتوسط المتحرك لفترة 3

متحرك متوسط ​​التنبؤ التنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك نهجان محتملان جدا بالنسبة لهم لتطوير تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهزان في كل مكان في جميع أنحاء المكان، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكنك الحصول على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم المعطيات الأخيرة لجعل التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. كنت ترغب في وضع وظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث ترغب في التالي. أمثلة حساب التوقعات A.1 طرق حساب التوقعات تتوفر اثني عشر طرق لحساب التوقعات. معظم هذه الأساليب توفر مراقبة محدودة للمستخدم. على سبيل المثال، قد يتم تحديد الوزن الذي تم وضعه على البيانات التاريخية الحديثة أو النطاق الزمني للبيانات التاريخية المستخدمة في الحسابات. وتظهر الأمثلة التالية طريقة الحساب لكل طريقة من أساليب التنبؤ المتاحة، بالنظر إلى مجموعة متطابقة من البيانات التاريخية. وتستخدم الأمثلة التالية نفس بيانات المبيعات لعامي 2004 و 2005 لإنتاج توقعات مبيعات عام 2006. بالإضافة إلى حساب التنبؤات، يتضمن كل مثال توقعات عام 2005 المحاكية لفترة استبقاء مدتها ثلاثة أشهر (خيار المعالجة 19 3) والتي تستخدم بعد ذلك لنسبة الدقة ومتوسط ​​حسابات الانحراف المطلق (المبيعات الفعلية مقارنة بالتوقعات المحاكية). 2.A معايير تقييم الأداء المتوقعة اعتمادا على اختيارك لخيارات المعالجة وعلى الاتجاهات والأنماط الموجودة في بيانات المبيعات، فإن بعض أساليب التنبؤ ستؤدي أداء أفضل من غيرها بالنسبة لمجموعة بيانات تاريخية معينة. قد لا تكون طريقة التنبؤ المناسبة لمنتج واحد مناسبة لمنتج آخر. ومن غير المرجح أيضا أن تظل طريقة التنبؤ التي توفر نتائج جيدة في مرحلة واحدة من دورة حياة المنتجات ملائمة طوال دورة الحياة بأكملها. يمكنك الاختيار بين طريقتين لتقييم الأداء الحالي لطرق التنبؤ. وهي تعني الانحراف المطلق (ماد) ونسبة الدقة (بوا). يتطلب كل من أساليب تقييم الأداء هذه بيانات مبيعات تاريخية لمستخدم محدد الفترة الزمنية. وتسمى هذه الفترة من الزمن فترة الاستيعاب أو الفترات المناسبة (بف). وتستخدم البيانات في هذه الفترة كأساس لتوصية أي من أساليب التنبؤ التي ستستخدم في وضع توقعات التوقعات التالية. هذه التوصية خاصة بكل منتج، وقد تتغير من جيل واحد إلى آخر. وتظهر طرائق تقييم أداء التنبؤات في الصفحات التالية لأمثلة أساليب التنبؤ الإثني عشر. A.3 الطريقة 1 - النسبة المئوية المحددة خلال العام الماضي تضاعف هذه الطريقة بيانات المبيعات عن السنة السابقة بواسطة عامل محدد للمستخدم على سبيل المثال، 1.10 لزيادة 10، أو 0.97 ل 3 انخفاض. تاريخ المبيعات المطلوب: سنة واحدة لحساب التوقعات بالإضافة إلى العدد المحدد من الفترات الزمنية لتقييم أداء التنبؤ (خيار المعالجة 19). A.4.1 حساب حساب التنبؤ من تاريخ المبيعات لاستخدامها في حساب عامل النمو (خيار المعالجة 2 أ) 3 في هذا المثال. مجموع الأشهر الثلاثة الأخيرة من عام 2005: 114 119 137 370 مجموع نفس الأشهر الثلاثة من العام السابق: 123 139 133 395 العامل المحسوب 370395 0.9367 حساب التوقعات: يناير 2005 المبيعات 128 0.9367 119.8036 أو حوالي 120 فبراير 2005 المبيعات 117 0.9367 109.5939 أو حوالي 110 مارس 2005 المبيعات 115 0.9367 107.7205 أو حوالي 108 A.4.2 حساب التوقعات المحسوبة بلغ ثلاثة أشهر من عام 2005 قبل فترة الاستحواذ (يوليو وأغسطس وسبتمبر): 129 140 131 400 اجمالي نفس الأشهر الثلاثة السنة السابقة: 141 128 118 387 المحسوب عامل 400387 1.033591731 حساب توقعات المحاكاة: أكتوبر 2004 المبيعات 123 1.033591731 127.13178 نوفمبر 2004 المبيعات 139 1.033591731 143.66925 ديسمبر 2004 المبيعات 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 النسبة المئوية لحساب دقة الحساب (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 حساب الانحراف المطلق (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 الطريقة الثالثة - السنة الماضية لهذا العام تقوم هذه الطريقة بنسخ بيانات المبيعات من السنة السابقة إلى السنة التالية. تاريخ المبيعات المطلوب: سنة واحدة لحساب التوقعات بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المحددة لتقييم أداء التنبؤ (خيار المعالجة 19). A.6.1 حساب التنبؤ عدد الفترات التي يتعين إدراجها في المتوسط ​​(خيار المعالجة 4 أ) 3 في هذا المثال بالنسبة لكل شهر من التوقعات، متوسط ​​بيانات الأشهر الثلاثة السابقة. توقعات كانون الثاني / يناير: 114 119 137 370، 370 3 123.333 أو 123 توقعات شباط / فبراير: 119 137 123 379، 379 3 126.333 أو توقعات 126 آذار / مارس: 137 123 126 379، 386 3 128.667 أو 129 ألف -6-2 حساب التوقعات المحاكاة مبيعات تشرين الأول / أكتوبر 2005 (129 140 131) 3 133.3333 تشرين الثاني / نوفمبر 2005 المبيعات (140 131 114) 3 128.3333 كانون الأول / ديسمبر 2005 المبيعات (131 114 119) 3 121.3333 ألف -6.3 النسبة المئوية لحساب حساب الدقة (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 ألف -6.4 المتوسط ​​المطلق حساب الانحراف (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 الطريقة 5 - التقريب الخطي يحسب التقريب الخطي اتجاها يستند إلى نقطتي بيانات تاريخ المبيعات. وتحدد هاتان النقطتان خط اتجاه مستقيمي متوقع في المستقبل. استخدم هذه الطريقة بحذر، حيث أن التوقعات طويلة المدى تستفيد من التغييرات الصغيرة في نقطتي بيانات فقط. تاريخ المبيعات المطلوب: عدد الفترات التي يجب تضمينها في الانحدار (خيار المعالجة 5 أ)، بالإضافة إلى 1 عدد الفترات الزمنية لتقييم أداء التنبؤ (خيار المعالجة 19). A.8.1 حساب التنبؤ عدد الفترات التي يجب تضمينها في الانحدار (خيار المعالجة 6 أ) 3 في هذا المثال بالنسبة لكل شهر من التوقعات، أضف الزيادة أو النقصان خلال الفترات المحددة قبل فترة الاستبقاء في الفترة السابقة. متوسط ​​األشهر الثالثة السابقة) 114 119 137 (3 123.3333 ملخص األشهر الثالثة السابقة مع األخذ في االعتبار) 114 1 () 119 2 () 137 3 (763 الفرق بين القيم 763 - 123.3333) 1 2 3 (23 النسبة) 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 القيمة 1 الفرق الفارق 232 11.5 القيمة 2 المتوسط ​​- القيمة 1 123.3333 - 11.5 2 100.3333 التوقعات (1) القيمة 1 القيمة 2 4 11.5 100.3333 146.333 أو 146 التوقعات 5 11.5 100.3333 157.8333 أو 158 التوقعات 6 11.5 100.3333 169.3333 أو 169 A.8.2 حساب التوقعات المحاكية مبيعات أكتوبر / تشرين الأول 2004: متوسط ​​الأشهر الثلاثة السابقة (129 140 131) 3 133.3333 ملخص الأشهر الثلاثة السابقة مع اعتبار الوزن (129 1) (140 2) (131 3) 802 الفرق بين (1 2 3) 2 نسبة (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 القيمة 1 الفرق 22 22 1 القيمة 2 المتوسط ​​- القيمة 1 133.3333 - 1 2 131.3333 التوقعات (1) القيمة 1 القيمة 2 4 1 131.3333 135.3333 نوفمبر 2004 مبيعات متوسط ​​األشهر الثالثة السابقة) 140 131 114 (3 128.3333 ملخص األشهر الثالثة السابقة مع اعتبار الوزن) 140 1 () 131 2 () 114 3 (744 الفرق بين القيم 744 - 128.3333) 1 2 3 (- 25.9999 القيمة 1) الفرق - الفوائد -25.99992 -12.9999 القيمة 2 المتوسط ​​- القيمة 1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 التوقعات 4 -12.9999 154.3333 102.3333 ديسمبر 2004 المبيعات متوسط ​​الأشهر الثلاثة السابقة (131 114 119) 3 121.3333 ملخص الأشهر الثلاثة السابقة مع اعتبار الوزن ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 الفرق بين القيم 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 القيمة 1 الفرق الفارق -11.99992 -5.9999 القيمة 2 متوسط ​​- القيمة 1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 توقعات 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 النسبة المئوية لحساب تكلفة الشراء (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 حساب الانحراف المطلق (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 الطريقة 7 - الشركة السعودية d درجة التقريب يحدد الانحدار الخطي القيمتين a و b في صيغة التنبؤ Y a بكس بهدف تركيب خط مستقيم على بيانات تاريخ المبيعات. الدرجة الثانية تقريب مماثل. ومع ذلك، تحدد هذه الطريقة قيم a و b و c في صيغة التنبؤ Y بكس cX2 بهدف تركيب منحنى على بيانات سجل المبيعات. قد تكون هذه الطريقة مفيدة عندما يكون المنتج في مرحلة الانتقال بين مراحل دورة حياة. على سبيل المثال، عندما يتحرك منتج جديد من مرحلة مقدمة إلى مراحل النمو، قد يتسارع اتجاه المبيعات. بسبب مصطلح الترتيب الثاني، يمكن التنبؤ بسرعة الاقتراب اللانهاية أو انخفاض إلى الصفر (اعتمادا على ما إذا كان معامل ج إيجابي أو سلبي). ولذلك، فإن هذه الطريقة مفيدة فقط على المدى القصير. مواصفات التوقعات: الصيغ تجد a، b، c لتتناسب مع منحنى إلى ثلاث نقاط بالضبط. يمكنك تحديد n في خيار المعالجة 7a، وعدد الفترات الزمنية للبيانات لتتراكم في كل من النقاط الثلاث. في هذا المثال n 3. لذلك، يتم دمج بيانات المبيعات الفعلية للفترة من أبريل إلى يونيو في النقطة الأولى، Q1. يوليو إلى سبتمبر تضاف معا لخلق Q2، وأكتوبر خلال ديسمبر المبلغ إلى Q3. سيتم تركيب المنحنى على القيم الثلاثة Q1 و Q2 و Q3. تاريخ المبيعات المطلوب: 3 n فترات لحساب التوقعات بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). عدد الفترات المراد تضمينها (الخيار 7 أ) 3 في هذا المثال استخدم الأشهر السابقة (3 n) في فدرات ثلاثة أشهر: Q1 (أبريل - يونيو) 125 122 137 384 Q2 (يوليو - سبتمبر) 129 140 131 400 Q3 ( أوكت - ديك) 114 119 137 370 تتضمن الخطوة التالية حساب المعاملات الثلاثة a و b و c التي سيتم استخدامها في صيغة التنبؤ Y بكس cX2 (1) Q1 a بكس cX2 (حيث X 1) أبك (2) Q2 (x 2) ب 2 c 3 (2) 4 ب 4 (3) Q3 بكس c2 (3) 3b 9c حل المعادلات الثلاث في وقت واحد لإيجاد b و a و c: طرح المعادلة (1) من المعادلة (2) (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c استبدال هذه المعادلة ل b في المعادلة (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c وأخيرا، استبدل هذه المعادلات ل a و b إلى المعادلة (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (Q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) 2 طريقة تقريب الدرجة الثانية تحسب a و b و c على النحو التالي: Q3 - 3 (الربع الثاني - الربع الأول) 370 - 3 (400 - 384) 322 ج (الربع الثالث - الربع الثاني) 2 (370 - 400) (384 - 400) 2 -23 ب (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a بكس cX2 322 85X (-23) X2 كانون الثاني (يناير) توقعات مارس (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 (322 425 - 575) 3 57.333 أو 57 في الفترة من تموز / يوليه إلى أيلول / سبتمبر (X6): (322 510 - 828) 3 1.33 أو 1 في الفترة من تشرين الأول / أكتوبر إلى كانون الأول / ديسمبر (X7) (322) 595 - 11273 -70 A.9.2 حساب التوقعات المحاكاة مبيعات شهر أكتوبر ونوفمبر وديسمبر 2004: الربع الأول (يناير - مارس) 360 Q2 (أبريل - يونيو) 384 الربع الثالث (يوليو - سبتمبر) 400 400 - 3 (384 - 360) 328 ج (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 ب (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 ألف - 9 - 3 النسبة المئوية لحساب حساب الدقة (136 136 136) (114 119 137) 100 110.27 A.9.4 حساب الانحراف المطلق المتوسط ​​(136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 ألف - 10 الطريقة 8 - الطريقة المرنة إن الطريقة المرنة (النسبة المئوية خلال الأشهر السابقة) مماثلة للطريقة 1، النسبة المئوية عن العام الماضي. كلتا الطريقتين تضاعف بيانات المبيعات من فترة زمنية سابقة من قبل المستخدم المحدد عامل، ثم مشروع تلك النتيجة في المستقبل. في طريقة النسبة المئوية خلال العام الماضي، يستند الإسقاط إلى بيانات من نفس الفترة الزمنية في العام السابق. ويضيف الأسلوب المرن القدرة على تحديد فترة زمنية غير الفترة نفسها من العام الماضي لاستخدامها كأساس للحسابات. عامل الضرب. على سبيل المثال، حدد 1.15 في خيار المعالجة 8b لزيادة بيانات سجل المبيعات السابقة بمقدار 15. فترة الأساس. على سبيل المثال، سيؤدي n 3 إلى أن تستند التوقعات الأولى إلى بيانات المبيعات في أكتوبر / تشرين الأول 2005. الحد الأدنى من تاريخ المبيعات: يحدد المستخدم عدد الفترات التي تعود إلى فترة الأساس، بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التوقعات ( PBF). A.10.4 متوسط ​​حساب الانحراف المطلق درهم (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 الطريقة 9 - المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​يشبه أسلوب المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​(ويم) الطريقة 4، المتوسط ​​المتحرك (ما). ومع ذلك، مع المتوسط ​​المتحرك المرجح يمكنك تعيين الأوزان غير المتساوية إلى البيانات التاريخية. وتحسب الطريقة المتوسط ​​المرجح لتاريخ المبيعات الأخير للوصول إلى إسقاط على المدى القصير. عادة ما يتم تعيين بيانات أكثر حداثة وزنا أكبر من البيانات القديمة، لذلك هذا يجعل وما أكثر استجابة للتحولات في مستوى المبيعات. ومع ذلك، لا يزال التحيز التنبؤي والأخطاء المنهجية تحدث عندما يظهر تاريخ مبيعات المنتجات اتجاها قويا أو أنماطا موسمية. هذا الأسلوب يعمل بشكل أفضل للتنبؤات قصيرة المدى من المنتجات الناضجة بدلا من المنتجات في مراحل النمو أو التقادم من دورة الحياة. n عدد الفترات من تاريخ المبيعات لاستخدامها في حساب التوقعات. على سبيل المثال، حدد n 3 في خيار المعالجة 9a لاستخدام أحدث ثلاث فترات كأساس للتوقعات في الفترة الزمنية التالية. قيمة كبيرة ل n (مثل 12) يتطلب المزيد من المبيعات التاريخ. فإنه يؤدي إلى توقعات مستقرة، ولكن سيكون بطيئا في التعرف على التحولات في مستوى المبيعات. من ناحية أخرى، قيمة صغيرة ل n (مثل 3) سوف تستجيب أسرع للتحولات في مستوى المبيعات، ولكن التوقعات قد تتقلب على نطاق واسع بحيث أن الإنتاج لا يمكن أن تستجيب لهذه الاختلافات. الوزن المخصص لكل فترة من فترات البيانات التاريخية. يجب أن يبلغ إجمالي الأوزان المخصصة 1.00. على سبيل المثال، عندما n 3، تعيين أوزان 0،6 و 0،3 و 0،1، مع أحدث البيانات تلقي أكبر وزن. الحد الأدنى المطلوب لسجل المبيعات: n بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). (133.5 - 114 121.7 - 119 118.7 - 137) 3 13.5 A.12 الطريقة 10 - التمهيد الخطي تشبه هذه الطريقة الطريقة 9، المتوسط ​​المتحرك المرجح (وما). ومع ذلك، بدلا من تعيين تعسفي للأوزان للبيانات التاريخية، يتم استخدام صيغة لتعيين الأوزان التي تنخفض خطيا ويجمع إلى 1.00. ثم تحسب الطريقة المتوسط ​​المرجح لتاريخ المبيعات الأخير للتوصل إلى إسقاط على المدى القصير. وكما هو الحال بالنسبة لجميع تقنيات التنبؤ المتوسط ​​المتحرك الخطي، يحدث التحيز المتوقع والأخطاء المنهجية عندما يظهر سجل مبيعات المنتجات اتجاها قويا أو أنماطا موسمية. هذا الأسلوب يعمل بشكل أفضل للتنبؤات قصيرة المدى من المنتجات الناضجة بدلا من المنتجات في مراحل النمو أو التقادم من دورة الحياة. n عدد الفترات من تاريخ المبيعات لاستخدامها في حساب التوقعات. وهذا محدد في خيار المعالجة 10 أ. على سبيل المثال، حدد n 3 في خيار المعالجة 10b لاستخدام أحدث ثلاث فترات كأساس للتوقعات في الفترة الزمنية التالية. سيقوم النظام تلقائيا بتعيين الأوزان إلى البيانات التاريخية التي تنخفض خطيا ويجمع إلى 1.00. على سبيل المثال، عندما n 3، سيقوم النظام بتعيين أوزان 0.5، 0.3333، 0.1، مع أحدث البيانات التي تتلقى أكبر وزن. الحد الأدنى المطلوب لسجل المبيعات: n بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). A.12.1 حساب التنبؤ عدد الفترات التي يجب تضمينها في متوسط ​​التمهيد (خيار المعالجة 10 أ) 3 في هذا المثال النسبة لفترة واحدة قبل 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0.5 نسبة لفترتين قبل 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. نسبة ثلاث فترات قبل 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. توقعات يناير: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 أو 127 توقعات فبراير: 127 0.5 137 13 119 16 129 توقعات آذار / مارس: 129 0.5 127 13 137 16 129.666 أو 130 ألف-12-2 حساب التوقعات المحاكاة مبيعات تشرين الأول / أكتوبر 2004 129 16 140 26 131 36 133.6666 تشرين الثاني / نوفمبر 2004 المبيعات 140 16 131 26 114 36 124 كانون الأول / ديسمبر 2004 المبيعات 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 النسبة المئوية لحساب حساب الدقة (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 متوسط ​​حساب الانحراف المطلق (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 الطريقة 11 - التجانس الأسي تشبه هذه الطريقة الطريقة 10، التنعيم الخطي. في الخطي تمهيد النظام يعين الأوزان إلى البيانات التاريخية التي تنخفض خطيا. في التجانس الأسي، يعين النظام الأوزان التي تسوس أضعافا مضاعفة. معادلة التنبؤ بالتمهيد الأسي هي: التوقعات (المبيعات الفعلية السابقة) (1 - a) التوقعات السابقة التوقعات هي المتوسط ​​المرجح للمبيعات الفعلية من الفترة السابقة والتوقعات من الفترة السابقة. a هو الوزن المطبق على المبيعات الفعلية للفترة السابقة. (1-a) هو الوزن المطبق على توقعات الفترة السابقة. القيم الصالحة لنطاق من 0 إلى 1، وعادة ما تقع بين 0.1 و 0.4. مجموع الأوزان هو 1.00. a (1 - a) 1 يجب أن تعين قيمة ثابت التمهيد، a. إذا لم تقم بتعيين قيم ثابتة التجانس، يقوم النظام بحساب قيمة مفترضة استنادا إلى عدد فترات سجل المبيعات المحددة في خيار المعالجة 11a. وهو ثابت التمهيد المستخدم في حساب المتوسط ​​الميسر للمستوى العام أو حجم المبيعات. القيم الصالحة لنطاق من 0 إلى 1. n نطاق بيانات سجل المبيعات لتضمينها في الحسابات. عموما سنة واحدة من بيانات تاريخ المبيعات غير كافية لتقدير المستوى العام للمبيعات. على سبيل المثال، تم اختيار قيمة صغيرة ل n (n 3) من أجل تقليل الحسابات اليدوية المطلوبة للتحقق من النتائج. ويمكن أن يؤدي التمهيد الأسي إلى توليد توقعات تستند إلى أقل من نقطة بيانات تاريخية واحدة. الحد الأدنى المطلوب لسجل المبيعات: n بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). ألف - 13 - 1 حساب التنبؤ عدد الفترات المراد إدراجها في متوسط ​​التمهيد (الخيار 11 أ) 3 و عامل ألفا (خيار المعالجة 11 ب) فارغا في هذا المثال عاملا لأقدم بيانات المبيعات 2 (11) أو 1 عند تحديد ألفا (12) أو ألفا عندما يتم تحديد ألفا عاملا ل 3 أقدم بيانات المبيعات 2 (13) أو ألفا عندما يتم تحديد ألفا عاملا لأحدث بيانات المبيعات 2 (1n) ، أو ألفا عندما يتم تحديد ألفا نوفمبر سم. متوسط أ (أكتوبر الفعلي) (1 - أ) أكتوبر سم. متوسط 1 114 0 0 114 ديسمبر سم. متوسط أ (نوفمبر الفعلي) (1 - أ) نوفمبر سم. متوسط 23 119 13 114 117.3333 كانون الثاني / يناير التوقعات (كانون الأول / ديسمبر الفعلي) (1 - أ) كانون الأول / ديسمبر سم. متوسط 24 137 24 117.3333 127.16665 أو 127 توقعات شباط / فبراير توقعات كانون الثاني / يناير 127 توقعات آذار / مارس توقعات كانون الثاني / يناير 127 ألف-13-2 حساب التوقعات المحاكاة تموز / يوليه 2004. متوسط 22 129 129 أوغست سم. متوسط 23 140 13 129 136.3333 سيبتمبر سم. متوسط 24 131 24 136.3333 133.6666 أكتوبر، 2004 مبيعات سيب سم. متوسط 133.6666 أوغست، 2004 سم. متوسط 22 140 140 سيبتمبر سم. متوسط 23 131 13 140 134 أكتوبر سم. متوسط 24 114 24 134 124 نوفمبر، 2004 المبيعات سيب سم. متوسط 124 سبتمبر 2004 سم. متوسط 22 131 131 أكتوبر سم. متوسط 23 114 13 131 119.6666 نوفمبر سم. متوسط 24 119 24 119.6666 119.3333 ديسمبر 2004 مبيعات سيب سم. متوسط 119.3333 A.13.3 النسبة المئوية لحساب حساب الدقة (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 متوسط ​​حساب الانحراف المطلق (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 الطريقة 12 - التماسك الأسي مع الاتجاه والموسمية هذا الأسلوب مشابه لطريقة 11، الأسي تمهيد في أن يتم حساب متوسط ​​سلسة. ومع ذلك، تتضمن الطريقة 12 أيضا مصطلحا في معادلة التنبؤ لحساب اتجاه سلس. وتتكون التنبؤات من سلسة متوسطة تم تعديلها لاتجاه خطي. عندما يتم تحديده في خيار المعالجة، يتم تعديل التوقعات أيضا للموسمية. وهو ثابت التمهيد المستخدم في حساب المتوسط ​​الميسر للمستوى العام أو حجم المبيعات. القيم الصالحة لمدى ألفا تتراوح بين 0 و 1. b ثابت التمهيد المستخدم في حساب المتوسط ​​الميسر لعنصر الاتجاه للتنبؤ. القيم الصالحة للنطاق بيتا من 0 إلى 1. ما إذا كان المؤشر الموسمي يتم تطبيقه على التوقعات a و b مستقلان عن بعضهما البعض. ليس لديهم لإضافة إلى 1.0. الحد الأدنى المطلوب من تاريخ المبيعات: عامين بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). تستخدم الطريقة 12 معادلتين أسيتين للتمهيد ومتوسط ​​بسيط واحد لحساب المتوسط ​​السلس، واتجاه سلس، ومتوسط ​​عامل موسمي بسيط. A.14.1 حساب التنبؤ A) متوسط ​​ممسود أضعافا مطردا (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 تقييم التنبؤات يمكنك اختيار أساليب التنبؤ لتوليد ما يصل إلى اثني عشر تنبؤا لكل منتج. ومن المحتمل أن تؤدي كل طريقة للتنبؤ إلى إسقاط مختلف قليلا. عندما يتم توقع الآلاف من المنتجات، فمن غير العملي لاتخاذ قرار شخصي بشأن أي من التوقعات لاستخدامها في خططك لكل من المنتجات. يقوم النظام تلقائيا بتقييم الأداء لكل من طرق التنبؤ التي تحددها، ولكل من توقعات المنتجات. يمكنك الاختيار بين معيارين للأداء، يعني الانحراف المطلق (ماد) ونسبة الدقة (بوا). ماد هو مقياس لخطأ التنبؤ. بوا هو مقياس للتحيز المتوقع. يتطلب كل من تقنيات تقييم الأداء هذه بيانات تاريخ المبيعات الفعلية لمستخدم محدد الفترة الزمنية. وتسمى هذه الفترة من التاريخ الحديث فترة الانتظار أو الفترات الأنسب (بف). ولقياس أداء طريقة التنبؤ، استخدم الصيغ المتوقعة لمحاكاة توقعات لفترة الاستحقاق التاريخية. وستكون هناك عادة اختلافات بين بيانات المبيعات الفعلية والتوقعات المحاكية لفترة الاستبعاد. عند اختيار طرق التنبؤ متعددة، تحدث هذه العملية نفسها لكل طريقة. يتم احتساب توقعات متعددة لفترة الاستحواذ، وبالمقارنة مع تاريخ المبيعات المعروفة لنفس الفترة من الزمن. ويوصى باستخدام طريقة التنبؤ التي تنتج أفضل مطابقة (أفضل ملاءمة) بين التوقعات والمبيعات الفعلية خلال فترة الاستبعاد لاستخدامها في خططك. هذه التوصية خاصة بكل منتج، وقد تتغير من جيل واحد إلى آخر. ألف - 16 الانحراف المطلق (ماد) هو المتوسط ​​(أو المتوسط) للقيم المطلقة (أو الحجم) للانحرافات (أو الأخطاء) بين البيانات الفعلية والمتوقعة. ماد هو مقياس لمتوسط ​​حجم الأخطاء المتوقع، نظرا لطريقة التنبؤ وتاريخ البيانات. ولأن القيم المطلقة تستخدم في الحساب، فإن الأخطاء الإيجابية لا تلغي الأخطاء السلبية. عند مقارنة عدة طرق التنبؤ، واحدة مع أصغر درهم أظهرت أن تكون الأكثر موثوقية لهذا المنتج لفترة تلك الانتظار. وعندما تكون التنبؤات غير متحيزة وتوزع الأخطاء عادة، توجد علاقة رياضية بسيطة بين تدبيرين عاديين ومقياسين آخرين للتوزيع والانحراف المعياري ومتوسط ​​الخطأ المربعة: A.16.1 نسبة الدقة (بوا) نسبة الدقة (بوا) هي وهو مقياس للتحيز المتوقع. وعندما تكون التوقعات مرتفعة جدا، تتراكم المخزونات وتزداد تكاليف الحصر. وعندما تكون التنبؤات منخفضة باستمرار، تستهلك المخزونات وتنخفض خدمة العملاء. توقعات أن 10 وحدات منخفضة جدا، ثم 8 وحدات مرتفعة جدا، ثم 2 وحدة عالية جدا، سيكون توقعات غير متحيزة. يتم إلغاء الخطأ الإيجابي من 10 من قبل أخطاء سلبية من 8 و 2. خطأ الفعلي - توقعات عندما يمكن تخزين المنتج في المخزون، وعندما توقعات غير منحازة، يمكن استخدام كمية صغيرة من مخزون السلامة لتخفيف الأخطاء. في هذه الحالة، ليس من المهم جدا للقضاء على أخطاء التنبؤ كما هو لتوليد توقعات غير منحازة. ولكن في الصناعات الخدمية، فإن الحالة المذكورة أعلاه سوف ينظر إليها على أنها ثلاثة أخطاء. وستعاني هذه الخدمة من نقص في عدد الموظفين في الفترة الأولى، ثم ستزداد أعداد الموظفين في الفترتين التاليتين. وفي الخدمات، يكون حجم أخطاء التنبؤ عادة أكثر أهمية مما هو متوقع. ويتيح الجمع خلال فترة الاستبعاد أخطاء إيجابية لإلغاء الأخطاء السلبية. عندما يتجاوز إجمالي المبيعات الفعلية مجموع المبيعات المتوقعة، ونسبة أكبر من 100. وبطبيعة الحال، فإنه من المستحيل أن يكون أكثر من 100 دقيقة. عندما تكون التوقعات غير منحازة، فإن نسبة بوا ستكون 100. ولذلك، فمن المستحسن أن تكون 95 دقيقة من أن تكون دقيقة 110. تحدد معايير بوا طريقة التنبؤ التي لديها نسبة بوا الأقرب إلى 100. البرمجة النصية في هذه الصفحة تعزز التنقل المحتوى، ولكن لا يغير المحتوى بأي شكل من الأشكال. حساب المتوسط ​​المتحرك نشر على أبريل 28th، 2009 في تعلم إكسيل - 191 تعليقات تتحرك وغالبا ما يستخدم المتوسط ​​لفهم الاتجاهات الكامنة ويساعد في التنبؤ. قد يكون مؤشر الماكد أو التقارب المتوسط ​​المتحرك هو أكثر أدوات التحليل الفني استخداما في تداول الأسهم. ومن الشائع إلى حد ما في العديد من الشركات لاستخدام المتوسط ​​المتحرك من 3 أشهر مبيعات لفهم كيفية هذا الاتجاه. اليوم سوف نتعلم كيف يمكنك حساب المتوسط ​​المتحرك وكيف يمكن حساب متوسط ​​آخر 3 أشهر باستخدام صيغ إكسيل. حساب المتوسط ​​المتحرك لحساب المتوسط ​​المتحرك، كل ما تحتاجه هو الدالة أفيراج إكسيل القديمة الجيدة. على افتراض أن البيانات الخاصة بك في النطاق B1: B12، فقط أدخل هذه الصيغة في الخلية D3 أفيراج (B1: B3) والآن انسخ الصيغة من D3 إلى النطاق D4 إلى D12 (تذكر، نظرا لأنك تحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر ، سوف تحصل فقط 10 القيم 12-31) وهذا هو كل ما تحتاجه لحساب المتوسط ​​المتحرك. احسب المتوسط ​​المتحرك لآخر 3 أشهر وحده يتيح لك القول بأنك تحتاج إلى حساب متوسط ​​الأشهر الثلاثة الماضية في أي وقت من الأوقات. وهذا يعني عند إدخال القيمة للشهر التالي، وينبغي تعديل المعدل تلقائيا. دعونا أولا نلقي نظرة على الصيغة وبعد ذلك سوف نفهم كيف يعمل. ما هي الصيغة المذكورة أعلاه تقوم به على أي حال. عد عدد الأشهر التي تم إدخالها بالفعل 8211 كونت (B4: B33) ثم يتم تعويض عدد ناقص 3 خلايا من B4 وجلب 3 خلايا من هناك 8211 أوفست (B4، كونت (B4 : B33) -3،0،3،1). هذه ليست سوى آخر 3 أشهر. وأخيرا تمرير هذا النطاق إلى أفيراج وظيفة لحساب المتوسط ​​المتحرك من أحدث 3 أشهر. عمل منزلك الآن بعد أن تعلمت كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام إكسيل، هنا هو عمل منزلك. دعونا نقول تريد عدد الأشهر المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك لتكون شكلي في الخلية E1. أي عند تغيير E1 من 3 إلى 6، ينبغي أن يحسب الجدول المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك لمدة 6 أشهر في كل مرة. كيف تكتب الصيغ ثم دون 8217t نظرة على التعليقات، اذهب وشكل هذا لنفسك. إذا كنت غير قادر على العثور على الجواب، أعود هنا وقراءة التعليقات. الذهاب هذه المشاركة هي جزء من سلسلة سبريادشيتس لدينا. برنامج تدريب على الانترنت لمدة 30 يوما على الانترنت لمستخدمي المكاتب ومستخدمي جداول البيانات. انضم اليوم . مشاركة هذه النصيحة مع أصدقائك مرحبا، وجدت مؤخرا موقع الويب الخاص بك و إم المحبة كل النصائح. شكرا لك على كل ما تبذلونه من الدروس. بالضبط أنا في حاجة ولكن ومع ذلك، واجهت قليلا مشكلة وأنا أيضا باستخدام فلوكوب مع أوفست. على سبيل المثال، في المثال الخاص بك، وأود أن استخدام فلوكوب في قالب بلدي بحيث كما وضعت في بيانات جديدة كل شهر، فإنه سيتم تلقائيا بتحديث بيانات المبيعات كل شهر. مشكلتي هي في بلدي صيغة أوفست، لدي كونتا الذي يحسب بوضوح أي خلايا مع الصيغ، حتى. أي أفكار كيفية دمج هاتين الوظيفتين بشكل أفضل، وخصوصا عندما أحاول رسم بياني ومتوسط ​​أن آخر 12 شهرا وأود أن نقدر أي أفكار أنت أو القراء لدي. شكرا، مرة أخرى، لموقع رهيبة توي. مرحبا بكم في الدكتوراه وشكرا لطرح سؤال. لست متأكدا إذا فهمت ذلك بشكل صحيح. هل حاولت استخدام العد بدلا من كونتا كنت هافنت أظهرت لنا صيغة تعويض، دون النظر إلى تحديد أنه سيكون من الصعب. أنا بحاجة لحساب متوسط ​​المتداول لمدة 12 شهرا التي سوف تشمل فترة 24 شهرا عند الانتهاء. يمكنك أن تشير لي في الاتجاه الصحيح كما جدا كيفية البدء البيانات الخاصة بي هو أميال قوية ويبدأ على B2 وينتهي على B25. مساعدة تشاندو، وهذا هو صيغة كبيرة لما أنا باستخدام إلا أنا أحاول دون جدوى لجعل الصيغة الشرطية. لدي جدول بيانات، انظر الروابط أدناه، أن يتتبع كل جولات من القرص جولف لعبت من قبل الأصدقاء ونفسي. إيف بالفعل حصلت عليه الإعداد لحساب كل من المتوسطات العامة لدينا ولكل من المتوسطات لدينا على دورات محددة. ما أحاول القيام به الآن هو أيضا الإعداد المتوسط ​​المتحرك على أساس لدينا 5 جولات الأخيرة. مرة أخرى وقد تم إدخال البيانات وسوف تغييره إلى 10، ولكن الآن 5 سيكون على ما يرام. يمكنني الحصول على المتوسط ​​المتحرك للعمل، ولكن لا يمكنني معرفة كيفية إضافة قيود مشروطة. إي أريد على سبيل المثال فقط 5 جولات الأخيرة التي لعبت من قبل كيفن. بعد ذلك سوف أريد فقط 5 جولات الأخيرة لعبت كيفن في دورة أوشتيمو. رمز إم استخدام أدناه. رمز الخلية C9 مدرج أدناه. إف (B90lt6 و أفيراجيف (DisRoundsA2: A20000 و A9 و discRoundsM2: M20000) و أفيراج (أوف فسيت (القرص DDRMM2، إف (DISRoundsA2: A20000A9، كونت (DISRoundsM2: M20000)، كوتكوت) -5،0،5 ، 1)))) أساسا إذا كان هناك 0 جولات فإنه يترك الخلية فارغة. إذا كان هناك 5 أو أقل من الجولات فإنه يستخدم فقط متوسط ​​كل جولات. وأخيرا، إذا كان هناك 6 جولات أو أكثر، فإن الرمز يستخدم الدالة أفيراج من هذه المشاركة. بعد محاولة أشياء كثيرة ولكن أنا غير متأكد كيفية سحب مشروط الماضي 5 جولات بحيث يسحب فقط 5 جولات الأخيرة من الفرد المسمى في الخلية A9. الصيغة I ريفيرنسينغ ليست حاليا في الخلية C9 على جدول البيانات الذي تم ربطه. لقد تم اختباره هناك. دند: استخدم الصيغة التالية في الخلية C13 فصاعدا أفيراج (B2: B13) واسحب لأسفل. مرحبا، إم متأكد من أن هناك شيء المذكورة أعلاه أن يفترض أن تساعد، ولكن أنا لا تزال جديدة على التفوق و أشعر بالإرهاق. أنا فقط حصلت على وظيفة جديدة و إم ترين لجعل انطباعا جيدا، لذلك أي مساعدة وود تكون كبيرة لدي بيانات عن كل شهر في 2009 و 2010 و 2011 الذهاب عبر و صفوف متعددة من هذا. كل شهر في بداية الشهر أحتاج لحساب المبيعات من العام السابق. حاليا الصيغة الخاصة بي هي سوم (AG4: AR4) سوم (U4: AF4). مثال: الشهر الحالي هو آذار (مارس). معلومات أحتاج هو إجمالي المبيعات من مارس 2010 فبراير 2011 مقسوما على مارس 2009- فبراير 2010 وأنها تعمل كبيرة، ولكن لها وقتا طويلا جدا أن تضطر إلى تغييره كل شهر. هل هناك طريقة يمكنني الحصول على صيغة لتغيير تلقائيا في بداية الشهر وأنا لا أعرف إذا فعلت وظيفة جيدة جدا شرح هذا أم لا. مبروك عملك الجديد. يمكنك سحب الصيغة الخاصة بك جانبية (إلى اليمين على سبيل المثال.) ويظهر s لشهر المقبل تلقائيا. لا، ما أحتاجه هو تغيير الصيغة كل شهر. لدي يناير 2009 حتى ديسمبر 2011 صناديق عبر عبر مع البيانات فيها. إيفيرور (سوم (AG4: AR4) سوم (U4: AF4)، 0) الشهر القادم أحتاج لذلك من حساب مجموع البيانات 0310 إلى 0211 البيانات مقسوما على 0309 البيانات إلى 0210 البيانات والتغيير إلى 0410 إلى 0311 البيانات مقسوما على 0409 البيانات إلى 0311 البيانات. إيفيرور (سوم (AH4: AS4) سوم (V4: AG4)، 0) ما أحتاجه هو الصيغة التي يمكن أن تشير إلى التاريخ الحالي ومعرفة أنه في 1 من كل شهر، فإنه يحتاج إلى تبديل الصيغ لأكثر من المقبل السابق 1-12 شهرا مقسوما على السابق 13-24 شهرا. أنا لست متأكدا مما إذا كان ذلك منطقيا. أساسا يمكنني استخدام هذه الصيغة حوالي 8 مرات على ورقة واحدة ولدي حوالي 200 ورقة. آسف لنشر مزدوج وشكرا لكم على تهاني ما أحتاجه: إذا كان التاريخ الحالي أكبر من 1 من الشهر ثم مراجع الخلية بأكملها لحساب مبيعات بريف العام يحتاج إلى الانتقال إلى اليمين من قبل عمود واحد هذا هو ما إيف تأتي مع. إف (P1gtN1، (سوم (AH4: AS4) سوم (V4: AG4))) p1 هو التاريخ الحالي n1 هو اليوم الأول من الشهر AH4: AS4 هو بيانات من 0310-0211 V4: AG4 هي بيانات من 0309-0210 القضايا مع: كيف يمكنني جعله بحيث الصيغة يعرف بالضبط ما 12 أقسام لانتزاع وكيفية الحصول على تغيير تلقائيا في 1 من الشهر. جولي. يمكنك استخدام صيغة أوفست لحل هذه المشكلة. بافتراض أن كل عمود له شهر واحد، والشهر الأول في C4 والتاريخ الحالي في P1 تفترض الصيغة أعلاه أن كل عمود له أشهر في تنسيق تاريخ إكسيل. قد تحتاج إلى قرص عليه حتى تنتج النتيجة الصحيحة. هذا هو على الأرجح بسيط للغاية و أنا جعله أكثر تعقيدا مما أحتاج إليه، لكنك كتبت، تفترض الصيغة أعلاه أن كل عمود له أشهر في تنسيق تاريخ إكسيل. إيف كانت تكافح للقيام بذلك دون الحاجة إلى تحويل البيانات الخاصة بي إلى التواريخ. جولي. ما أقصده هو رقم الصف 4، حيث لديك أسماء شهر، يجب أن يحتوي على هذه البيانات - 1-جان-2009 1-فب-2009 1-مار-2009 أيضا، لاحظت أخطاء قليلة في الصيغة الخاصة بي. يجب أن تكون الصيغة الصحيحة سوم (الإزاحة (C5، و ديتيف (C4، P1، m) 1-12،1،12)) سوم (الإزاحة (C5، و ديتديف (C4، P1، m) 1-24،1 ، 12)) تفترض الصيغة أعلاه التواريخ في الصف 4 والقيم في الصف 5. وأعتقد أن هذا هو بالضبط ما كنت بحاجة إليها. شكرا لك شكرا لك شكرا جزيلا مشكلتي هي جاسمينز مشابهة جدا (61) و أزرولد (74). لدي كميات مثيرة للاشمئزاز من البيانات، من D: 2 إلى D: 61400 (وما يقابلها في E و F، إل يجب أن تفعل الشيء نفسه لهذه الأعمدة كذلك). يحاول إيم العثور على متوسط ​​الدفعات، بحيث D2: 19، D20: 37، D38: 55 وهكذا - تجميع 18 صفوف معا ثم العثور على المتوسط ​​التالي دون إعادة استخدام أي صف سابق. معرف أيضا أن من المرجح أن تفعل هذا لكل 19 و 20 كتل أيضا، ولكن مثال باستخدام 18 على ما يرام. هل يمكنك إضافة تعليق توضيحي للصيغة التي تنشرها إيم قليلا على ما تعنيه الأرقام الأربعة الأخيرة في الجزء كونتا. شكرا جزيلا، وهذا هو الذهاب الى جعل حياتي أسهل بكثير لورا يتم ذلك بسهولة مع متوسط ​​و أوفست. على افتراض أنك تقوم بذلك في كول J و هي في المتوسط ​​كول D J2: أفيراج (أوفست (D1، (رو () - 2) J11، J1)) حيث J1 سوف يكون عدد 18 للمجموع المتحرك من 18 أرقام نسخ الصف 2 متوسط ​​الصفوف 2-19 الصف 3 متوسط ​​الصفوف 20-37 الخ. يمكنك أيضا إضافة تسميات في القول كول H H2: الصفوف أمبير (رو () - 2) J12amp - أمبير (رو () - 1) J11 نسخ لأسفل. لقد سخرت من هذا في: rapidsharefiles1923874899Average. xlsx أنا مبتدئ مبتدئ في محاولة ل: 1. هيكل جدول البيانات التي سيتم استخدامها بعد ذلك 2. تحديد الفترة المثلى لمتوسط ​​متحرك، في حدود المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أيام إلى 60 المتوسط ​​المتحرك اليوم. تمثل كل خلية عدد من المبيعات لذلك اليوم، تتراوح بين 0 إلى 100. وأود أن يفضل أن يكون كل شهر من المبيعات اليومية في عمود جديد. حاليا لدي 3 أشهر من البيانات، ولكن من الواضح أن تنمو. لذا هل يمكن أن تخبرني كيفية إعداد جدول البيانات ثم الصيغ المناسبة (ومواقعها) شكرا جزيلا لكم، مرحبا مرة أخرى هوى، أنا تكافح مرة أخرى مع نفس جدول البيانات التي ساعدتني في وقت سابق. كما بيور، لدي الصفوف التالية من البيانات المدخلة يدويا شهريا: حجم المكالمات المكالمات أجاب عمر المكالمات المهجورة متوسط ​​وقت المناولة مدير بلدي سطر الآن مثل 2 صفوف تحت هذه تظهر (باستخدام الصيغة): متوسط ​​سرعة الإجابة متوسط ​​الوقت المهجورة وكما لو كان ذلك لا يكفي، وقالت انها ترغب، على حد سواء الصفوف، وخلية ملخص في نهاية 12 شهرا تظهر الرقم السنوي :( شكرا جزيلا مرة أخرى للحصول على أي مساعدة كنت قادرا على إعطاء، وأنا باستخدام الإصدار الرأسي ل حساب متوسط ​​متحرك. أنا حيرة عندما أحتاج إلى حساب متوسط ​​متحرك لفترة 6. البيانات الخاصة بي تبدأ في العمود ج و 6-فترة و 3-فترة متوسطات عمودين إلى يمين الفترة الأخيرة من البيانات. أنا إضافة عمود لكل شهر، لذلك أعدل حاليا الصيغة يدويا كل شهر: أفيراج (EC8: EH8) آخر محاولاتي (التي فشلت) هي: أفيراج (C6، و كونت (C6: EH6)، و - 6،6،1 ) يرجى تقديم تفسير لماذا لم يعمل هذا عند الاستجابة حتى أستطيع أن أفهم كيفية خلق المستقبل و ormulas. شكرا جزيلا لك كيمبر كيمبر. مرحبا بكم في Chandoo. org وشكرا للتعليق. أعتقد أنه ليس من الجيد وضع متوسطات في معظم العمود بشكل صحيح حيث أنه يتحرك. وبدلا من ذلك، يمكنك تعديل الورقة بحيث يتم وضع المتوسط ​​المتحرك على الجزء الأيسر من معظم الأعمدة (وسيبقى هناك حتى إذا أضفت أعمدة إضافية إلى اليمين). بغض النظر عن مكان الخلية المتوسطة، يمكنك استخدام هذه الصيغة لحساب المتوسط ​​المتحرك. أفيتر بعد قراءة كل هذا الموضوع أستطيع أن أرى إم الذهاب إلى حاجة إلى مزيج الإزاحة، المباراة، العد و ميدياليف ولكن أنا لست متأكدا من أين. مشكلتي هي كما يلي: كل شهر هناك أكثر من 100 شخص الإبلاغ عن النشاط - العمود A هو اسمهم، العمود B هو الشهر، العمود C هو السنة والأعمدة D من خلال M هو نشاطهم في عدة فئات. أنا بحاجة إلى العثور على 3 أشهر وستة أشهر المتوسطات وعرض ذلك في ورقة عمل أخرى على الرغم من أنني يمكن أن يكون لهم عرضها في العمودين N و O إذا لزم الأمر. أستخدم جدولا محوريا لإنتاج مبالغ ومتوسطات إجمالية، لكنه لن يعالج المتوسطات المتحركة. إن أي مؤشرات سيتم تقدير كبير. شكرا، بن هذا متوسط ​​آخر موفافغ عدد الصفوف بما في ذلك نفسه (إخراج -1 إذا كنت تريد أن لا تشمل نفسها). D75 هي الخلية التي تشير إليها هذه الصيغة (كانت بياناتي طويلة جدا) موفافغ هو مقدار كبير تريد أن يكون المتوسط ​​المتحرك (عينت هذه كخلايا اسمها (حدد الخلية، الصيغ --gt الأسماء المحددة --gt ديفين الاسم) يمكنك جعل أسماء متغيرة في جدول بيانات لتجنب الاضطرار دائما إلى استخدام عمود الصف.) يبدأ هذا من الخلية الحالية (D75 في هذه الحالة)، ترتفع موفافغ-1 الصفوف، أكثر من 0 الأعمدة، ويختار موفافغ نوبر من الصفوف، مع 1 عمود. يمر هذا إلى متوسط ​​وظيفة. مرحبا قرأت من خلال كل وظيفة، ولكن لم تكن قادرة على الحصول على هذا العمل بشكل صحيح. كيف نحسب المتوسط ​​المتحرك لنسبة مئوية يتم احتساب هذا أسبوعيا. العمود أ - أكتس التقى العمود B - أكتس المباعة العمود K - إغلاق العمود D - المتوسط ​​المتحرك لمدة أسبوعين للإغلاق مثال الأسبوع 1 والأسبوع 2 العمود A، الصف 7 هو 25 والصف 8 هو 1 العمود B، الصف 7 هو 1 والصف 8 هو 1 العمود K، الصف 7 الصيغة هو 125 (4) والصف 8 هو 11 (100) العمود D - الصيغة في وظيفة سابقة يعطيني جوابا من 52 2 أسبوع أفغ، ولكن هذا ليس صحيحا. يجب أن يكون 226 (7) إف (إيسيرور (أفيراج (أوفست (K7، كونت (K7: K26) -2،0،2،1))) ،، أفيراج (أوفست (K7، كونت (K7: K26) -2 ، 0،2،1))) ما الذي أحتاج إلى تغييره في تلك الصيغة لاستخدام الأعمدة أمب B بدلا من العمود K تحاول متوسطات متوسطية، لا تعمل. جرب هذه الصيغة البسيطة التي تبدأ في D8: إف (إيسبلانك (B8) ،، (B7B8) (A7A8)) انسخ والصق الصيغة إلى D26. يجب أن يمنحك هذا المتوسط ​​المتحرك لمدة أسبوعين. تذكر لتنسيق العمود D كنسبة مئوية مع كيف العديد من أي وقت مضى العديد من النقاط العشرية التي تريدها. إم إلى حد كبير إكسيل إكسيل. أنا فقط تعثرت عبر موقعك أمب آم أتطلع إلى إلقاء نظرة عليه في طول في الأشهر المقبلة. إم محاولة لحساب المتوسط ​​المتحرك 3 أشهر من النفقات أمبير لا يمكن معرفة ما أفعله خطأ. حتى بعد قراءة هذه المقالة وآخر على إزاحة إم لست متأكدا أنا أفهم الصيغة. في رمل بلدي، لدي: العمود A - أشهر A2: A17Sept 2012 - ديسمبر 2013 العمود B - إجمالي المصروفات الشهرية B2: B8 (B8 لأن مارس هو آخر شهر اكتمل) - هذه المجاميع هي 362599،372800،427317،346660،359864 ، 451183،469681 كولوم C - 3 شهر المتوسط ​​المتحرك. أضع الصيغة التالية في C4 (لبدء حساب في نوفمبر من العام الماضي، لمجرد غرينز). وبما أن هناك ثلاثة أشهر فقط في مجموعة البيانات عند هذه النقطة، فإنني أفترض أنها تحسب المتوسط ​​المتحرك للأشهر الثلاثة الأولى. الصيغة تأتي مع 469،681. عندما أكون متوسط ​​الأشهر الثلاثة الأولى، وصلت إلى 387،572. ماذا أفعل خطأ أو سوء الفهم شكرا للمساعدة ووضع هذا الموقع معا. مرحبا تشاندو لديك مشروع واحد مفيد حقا هنا، طن من الشكر في بداية هذا الموضوع شامسودين طلب شيء مماثل لما أحتاج إليه، عكس حساب القيم من المتوسط ​​المتحرك. ربما غبي، ولكن لا أستطيع الخروج مع أي أفكار باستثناء الشكل من قبل الشكل بحث. إذا كان ذلك ممكنا - يرجى تقديم المشورة مع هذه البيانات المواد، للحصول على هذا المفهوم. في الواقع، إد يكون سعيدا للحصول على أي شيء، كما كان جوجل من أي استخدام) مرة أخرى - شكرا جزيلا لهذا الموقع أنا لست متأكدا حقا ما تقصده عكس حساب المتوسط ​​المتحرك هل يمكنك شرح ما تحاول دواتشيف نشر عينة ملف قد يساعد أيضا الرجوع: chandoo. orgforumstopicposting-a-سامبل-وركبوك مرحبا هوى، يعني، لدي عمود من الأرقام (مثل الشحنات الشهرية)، والتي يتم حسابها كمتوسط ​​متحرك على أساس مجموعة بيانات أخرى (مثل الانتاج الصناعي الشهري) . سمث مثل هذا: (A1) يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو مفغ سفينة 100 500 450 600 600 700 حيث متوسط ​​السفينة (B2: C2) أنا أعرف أحجام الشحنات فقط، وعليها أن تعرف حجم وحدات التخزين الخاصة بها. بشكل عام، والسؤال هو كيف يمكننا العثور على البيانات الأولية مع ما فقط على يد لنفترض، قد لا يكون هذا الموضوع واحد لسؤال هذا (إذا كنت توافق - ربما كنت تعرف أين تسأل). كان مجرد سؤال أن شمسودز هو النتيجة الأكثر صلة من 10 صفحات جوجل مي لحساب البيانات الأصلية من المتوسط ​​المتحرك (ما) تحتاج اثنين ماجستير على سبيل المثال 9 و 10 يوم ما أو 1 ما و 1 قطعة من البيانات من هذه يمكنك إعادة حساب النتيجة السابقة ولكن إذا كان لديك صيغة متوسط ​​(B2: C2) يجب أن يكون لديك الوصول إلى البيانات إذا كان 2 يوم ما مثل الصيغة الخاصة بك أعلاه مافيراج (B2: C2) ما (B2C2) 2 إذا كنت تعرف B2 C2 (2MA) - B2 إذا كان لديك مجموعة من البيانات يمكنك مشاركتها يمكنني تقديم حل أفضل راجع: chandoo. orgforumstopicposting-a-سامبل-وركبوك موقع رائع. اغفر هذا السؤال. اعتدت أن أكون خبيرا في لوتس قبل 123 عاما، ولكني أجد إكسيل إلى حد ما إلى الوراء في تقدمها إلى لوتس 123، لذلك أنا بدأت من جديد مع إكسيل 2010. أنا شخص منطقي وأنا أحاول أن أفهم ما الصيغ تفعل عندما أنا استخدمهم. لاحظت أنه ليس هناك سوى 14 رقم مبيعات في العمود B، ومع ذلك فإننا نعول بطريقة ما من B4 إلى B33. اختبرت الصيغة باستخدام: أفيراج (أوفست (B4، كونت (B4: B14) -3،0،3،1)) وأحصل على النتيجة نفسها كما لو كنت أفيراج (أوفست (B4، كونت (B4: B33 ) -3،0،3،1)). إن قاعدتي الأولى في إنشاء جدول بيانات المدرسة القديمة لا تقوم أبدا ببناء جدول بيانات أكبر من البيانات المقدمة إذا كانت ثابتة (أي عدم التوسع في البيانات). ونتيجة لذلك، ليس لدي أي فكرة حقيقية عن كيفية عمل أوفست. هل هناك تفسير واضح ل أوفست مع مثال واحد من استخدامه خارج المتوسط ​​وكل ذلك في حد ذاته السبب جئت هنا هو بناء نموذج جدول البيانات التي من شأنها أن تستخدم الحسابات التكرارية للعثور على أفضل تناسب للبيانات الربح (وهذا هو تعظيم الربح) عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك القصير لمنحنى الربح التراكمي (أو منحنى رأس المال) على المتوسط ​​المتحرك لأطول منحنى الأسهم. لا أجد أي شيء يسمح بتوسيع المتوسطات المتحركة من 3 فترات ليقول 100 فترة (لكل من المتوسطات). باستخدام ما الصليب عبر لتحديد أي الصفقات لاتخاذ، يمكن للمرء أن العثور على المستوى الأمثل من الأرباح لتشغيل النموذج من (والتي يمكن أنب بعد إعادة نموذج النموذج). لا يمكنني العثور على شيء في معظم كتب إكسيل التي تغطي هذا، وهذا النوع من الحسابات يجب أن تكون بسيطة نسبيا لسحب قبالة. أين يمكن أن أجد هذه المعلومات شكرا مرة أخرى لموقع رائع. فقط في حالة كنت قد وجدت حتى الآن، هيريس وصلة لوظيفة أوفست: لدي سؤال. لدي بالفعل متوسط ​​متحرك لمدة 3 أيام أعطيت لي في مشكلتي. هل يرتبط ذلك بمتوسط ​​الأسهم. الأسئلة تقول أن لديك 1 الأسهم التي كنت تخطط للبيع في يوم 10. بلدي 3 المتوسط ​​المتحرك اليوم هو التكامل من، ب حيث في و bt3 في أي وقت. إذا كنت ترغب في العثور على السعر الذي تتوقع بيع حصة ل، هل دمج من 6،9 9،11 7،10. هل تريد نهاية بعيدة من اليوم 10، منتصف اليوم 10، أو ترك اليوم 10 خارج أنا لست متأكدا ما الإطار الزمني لوضع هذا المتوسط ​​3 أيام بين. مرة أخرى، وظيفتي تمثل ما يصل إلى يوم 14، ولكن أنا بحاجة إلى السعر في يوم 10. إيفان سانتوس يقول: إم تبحث لمعرفة المتوسط ​​المتحرك لمركز الاتصال. إم محاولة للعثور على مؤشر لكل شهر لمدة عام كامل. ليس لدي سوى 2 سنوات قيمة البيانات و إم تريد توقعات لعام 2014 في أرباع. يمكن استخدام هذا الأسلوب لهذا لدي مشكلة في المتوسط، أريد لحساب متوسط ​​الصفوف أبرز فقط في كولومن F على كولومن G التي أيضا سلط الضوء على خلايا فارغة مرحبا، أنا أعمل على جدول البيانات التي لديها السنوات الأربع الماضية من البيانات الأسبوعية ولكن البيانات الحالية سنوات غير مكتملة كما يحصل فقط دخلت كل أسبوع. هل هناك طريقة لإعداد صيغة تحسب متوسطا استنادا إلى عدد الأسابيع التي تحتوي على بيانات فيها. في منتصف العام فإنه سيتم إنشاء متوسط ​​على أساس الخلايا 2-27 26 ولكن في الأسبوع المقبل سيكون من الخلايا 2-28 27. في القيام رأسي في وأنا لا أريد أن تضطر إلى ضبط المتوسط ​​يدويا كل أسبوع. موقع رائع بالمناسبة مفيدة جدا. ) روزي نعم هذا يمكن القيام به هل يمكن أن يرجى طرح السؤال في المنتديات و إرفاق ملف عينة chandoo. orgforum حسنا هنا هو سؤالي التي كانت تعاني مني لمدة 2 أشهر 12 الماضية وأنا وجدت حلا في أي مكان على شبكة الإنترنت : لدي فريق المبيعات وأنا بحاجة إلى أفغ تتحرك ولكن مع شكل الإصلاح وتحول الغضب تاريخ ثابت أيضا. أي شخص المبيعات 1115 2115 3115 12114 11114 10114 مي 1 2 0 4 5 6 ما أحاول القيام به هو هذا: دعونا نقول اليوم تاريخ 3115 أحتاج إلى وسيلة للعودة 3 (6 و 12 كذلك) أشهر من التيار وتاريخ ومبيعات أرقام المبيعات. الجزء الصعب هو أود أن مجرد تغيير السنة من التواريخ لذلك أنا لا تضطر إلى الفوضى مع شكل أو إذا كنت استئجار (النار) شخص ما. لذا، في المثال السابق، سوف أكون قد أخذت الصيغة 6 1 2 (9) 3 3 ولكن مع مرور الوقت سوف يستمر ذلك، ولكن بمجرد أن يبدأ العام الجديد في يناير 2016 سيكون عليه استخدام الأرقام من الماضي 2015 بيانات (3،6 و 12 شهرا لفافات). آمل أن هذا واضح، وأود أن أحصل على بعض المساعدة في هذا. شكرا لكم مقدما. يمكنك أن تسأل السؤال في منتديات Chandoo. org في: forum. chandoo. org إرفاق ملف عينة لتبسيط عملية حسنا لقد نشرت في المنتديات وتحميل ملف عينة. 8230 حساب المتوسط ​​المتحرك Chandoo. org 8211 تعلم غالبا ما يستخدم المتوسط ​​المتحرك لفهم الاتجاهات الأساسية ويساعد في التنبؤ. ماسد أو المتوسط ​​المتحرك التقارب التقارب هو على الارجح 8230 أميليا مكابي يقول: تبحث عن القليل من المساعدة. لقد حاولت ما أعتقد هو نسخة معدلة من هذه الصيغة التي لا تعمل حقا. لدي صف من البيانات (رقم واحد في الشهر) أحتاج إلى متوسط ​​مستمر استنادا إلى عدد أشهر البيانات المدخلة وليس على 12 شهرا. البيانات موجودة في الخلايا من b53 إلى m53. لذلك حاولت تعديل هذه الصيغة على النحو التالي (أنها لم تنجح) وأتساءل عما إذا كان يمكنني استخدام هذه الصيغة بهذه الطريقة على الإطلاق منذ البيانات الخاصة بي في صف واحد لا عمود. AVERAGE (أوفست (B53COUNT (B53: M53) -12،0،1،12)). وقد حاولت أيضا الحجج كما 0،0،1،12 و -1،0،1،12. الرجاء مساعدتي على فهم إذا أنا حتى شجرة خاطئة تماما أو فقط على فرع خاطئ. أميليا دون رؤية معرف البيانات تشير إلى أن أفيراج (أوفست (B53، كونت (B53: M53) -12،0،1،12)) يجب أن يكون: أفيراج (أوفست (B53 1، كونت (B53: M53))) واحد المسألة مع الصيغة الأصلية هي أن هناك 12 خلية بين B53: M53، إذا كان 5 فقط لديهم بيانات فيها، ثم تأخذ 12 بعيدا، والإزاحة تحاول تعويض B53، أعمدة سلبية 7، الأمر الذي سيجبر خطأ قد أيضا أن تكون قادرا على استخدام الدالة أفيراجيفس ربما: أفيراجيفس (B53: M53، B53: M53،0) هل أنت قادر على نشر ملف عينة في forumoochand. org.